A Inteligência Artificial está a introduzir uma verdadeira revolução no setor financeiro. Mas é necessário fazer uma adoção tecnológica correta, de modo a não transformar um investimento seguro num risco desnecessário.
O caminho tecnológico da banca passa pela utilização da Inteligência Artificial (IA) nos mais diversos domínios e no aproveitamento da sua tremenda capacidade para aumentar a agilidade e a rapidez de atuação das instituições.
Os trajetos a percorrer são naturalmente diferentes para a chamada banca tradicional e para as fintech, sobretudo pela natureza e dimensão das respetivas estruturas empresariais, embora ambos os casos apresentem vantagens que podem ser potenciadas.
No caso dos bancos com mais anos de vida, a necessidade de lidar com um legado tecnológico pesado, de compatibilidade nem sempre fácil com os sistemas mais modernos, é um dos principais entraves à adoção ágil e plena da IA; mas têm a seu favor várias décadas de informação sobre os clientes – um ativo de enormíssimo potencial, que a Inteligência Artificial poderá trabalhar como nunca outra tecnologia permitiu fazer.
Já os bancos mais recentes, nascidos sob o signo do digital, têm na agilidade de processos e no ADN tecnológico os seus principais argumentos, conseguindo timings de inovação e de entrega de produtos/serviços difíceis de igualar pela concorrência mais tradicional.
No entanto, apesar de nascerem com uma lógica totalmente virada para os dados, falta-lhes o histórico de informação que apenas as décadas de relação com os clientes faculta.
A importância do erro
As instituições bancárias já estão sensibilizadas para o potencial que a Inteligência Artificial possui para mudar seu o negócio. E sabem que os benefícios são transversais a vários tipos de áreas e competências no setor - seja para conhecer melhor os clientes e desenvolver mais rapidamente produtos e serviços à medida, como ferramenta de combate à fraude e à cibercriminalidade, ou como fator de agilidade e inovação na criação de ofertas cada vez mais inovadoras e rentáveis.
Mas o processo de adoção da IA implica muito mais do que investir em tecnologia: é também necessário mudar a cultura das organizações e assumir o risco de implementar novas formas e processos de trabalho.
Na recente DSPA Conference 2020, durante uma mesa-redonda moderada pela Claranet que reuniu vários parceiros e clientes do setor financeiro, a Inovação foi definida por todos os intervenientes como a prática mais importante para criar valor a partir da IA.
Desde a chamada banca tradicional aos bancos nascidos sob o signo do digital, passando pelos fornecedores de serviços interbancários até aos operadores de retalho, todos foram unânimes em afirmar que é tempo de investir verdadeiramente na Inovação, de preferência criando equipas específicas e apostando numa lógica de tentativa e erro para criar ofertas inovadoras.
A verdade é que esta lógica, outrora mais arriscada para a maioria das organizações, está agora facilitada pela própria tecnologia disponível e pelos seus modelos financeiros de menor investimento. Um bom exemplo dessa premissa é a utilização de soluções em Cloud, que garantem agilidade e flexibilidade ao nível da utilização de ferramentas e infraestruturas, criando assim um campo fértil para processos de tentativa e erro rápidos, sem afetar os sistemas core do negócio. Além disso, ao permitir a gestão dos sistemas em modo de outsourcing, as instituições podem criar equipas dedicadas exclusivamente à inovação.
Avaliação do risco
A aposta na Inteligência Artificial implica um investimento que está longe de ser despiciendo, o que torna a escolha do parceiro que irá executar e apoiar todo o processo de implementação na decisão de maior risco.
Se em muitos contextos a ação de um managed service provider cumpre as necessidades e expectativas em projetos de tecnologia apoiados num conceito de “as-a-service”, neste caso torna-se crucial a intervenção de um Business Translator, pela complexidade das áreas e variáveis envolvidas.
Além de um conhecimento profundo das tecnologias a utilizar e de experiência na concretização de projetos desta escala, um Business Translator tem um know-how transversal ao próprio negócio da banca, contemplando áreas tão diversas como os Recursos Humanos, Finanças, Transações ou Legislação, por exemplo.
A receita para aproveitar todo o potencial da IA passa assim por mudanças tecnológicas, de cultura e de processos, apostando na inovação como base para adicionar valor ao negócio.
Mas será a escolha do parceiro a ditar o grau de risco do investimento.
